超大规模

大公司的 Hadoop 部署经验，真的是值得一看。eBay、Facebook这些级别的玩家，怎么用 Hadoop 海量非结构化数据？嗯，看完你会发现，多痛点也遇到过，思路也不复杂。 Hadoop 的分布式能力，最适合数据量一大就头疼的项目。像日志、用户行为挖掘这些活，普通数据库还真扛不住。文章里的案例就挺实用的，比如 Infchimp 是怎么搭配自研工具让 Hadoop 稳定跑的，思路值得借鉴。 部署时踩坑的点也讲得比较细，比如资源调度、任务失败重试这些细节，多教程都不会提。Facebook 那段讲 MapReduce 优化的方式，讲得也比较落地，不是那种飘在天上的架构图。 ，如果你正在搭建

Oracle数据库技术在处理超大规模海量数据方面具有突出优势，支持512 Petabyte级别的数据分区，集成了SMP、Cluster和MTS技术，能够同时支持数万个并发用户。

Oracle9i的数据仓库技术在大规模数据库管理中发挥重要作用。

Oracle9i数据分区技术利用分区技术管理大表和索引，根据业务需求将表和索引按条件分区。分区表和索引是为了在应用程序透明的情况下，按键对大型表和索引进行划分。分区是管理大型表和索引的“分而治之”方法。分区可以根据业务需求和流程，通过键对表和索引进行分区，提供可伸缩的性能。分区减少了执行许多管理操作所需的时间，通过将操作应用于更小的存储单元，提高了性能并增加了并行性能，通过包含故障提高了可用性。管理员可以为每个分区指定存储属性。

支持大量用户的技术需求包括Connection Manager、Connection Pool，以及针对新内部网络用户、新互联网用户和客户端/服务器用户的数据库支持。

全面阐述大规模 Redis 集群的服务治理实践与探索，涵盖架构设计、监控告警、故障处理等实战经验。

阿里巴巴最新发布的 Flink 电子月刊，汇集了 Apache Flink 在国内互联网公司的大规模实践经验，以及 Flink Forward China 峰会的精彩演讲内容，为 Flink 用户提供宝贵的学习资源。

提出了一种创新的大规模MIMO系统先导去污方案，结合了SPRS和WGC-PD两种现有方案。

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

TalkingData 的数据服务挺广泛的，涵盖了应用统计、游戏运营、移动广告监测等领域，算是一个全面的数据平台了。随着数据量越来越大，机器学习的应用需求也逐渐增多。嗯，像 TalkingData 这样的小公司，在硬件资源有限的情况下，怎么用机器学习数据挑战，真的是挺考验技术的。不过，他们通过一些巧妙的优化手段，也能够有效地应对这些问题，挺值得参考的。 如果你正在做类似的数据工作，是面对大规模数据，可以参考一下他们的实践经验。其实，TalkingData 这些经验也蛮适合那些资源不多但提升数据效率的团队。不管你是在做移动行业还是广告监测，机器学习的应用都会带来大的。 可以看一下他们的相关产品和